🌈 应对风格化场景:该方法不仅局限于真实场景，还能应对风格化场景的挑战，通过文本提示如“水彩夜街”和“未来夜城”展示创造力和适应能力。
例如，使用LLM对大量被盗数据进行排序，找出敲诈公司时需要提及的最重要数据。或者使用聊天机器人进行初步的赎金谈判。
这一功能的背后是阿里通义实验室自研的视频生成模型Animate Anyone。在Github上，该项目的Star数短短数日就超过1万，被认为是近期大模型领域最受欢迎的大模型算法之一。
HandRefiner具有以下几个主要特点。首先是精确性，它能够精确地识别和修正生成图像中的畸形手部，提供了一种有效的后处理解决方案。
我们大概就领先几个月，然后这个平台就公开，但是我们会开发更好的。